Vibe Coding: Advanced Engineering
AI-assisted engineering for people who already ship. Written for senior and staff engineers who know how to code and now want to run models and agents at professional standard. Context engineering, spec-driven development, your own harness, verification loops, review of generated code, legacy archaeology, large migrations, debugging, security, and the judgment to know when not to use AI at all.
12 lecciones, en orden
- 135 min
Context Is The Whole Game
Casi todas las quejas sobre las herramientas de IA para programar ("se ha inventado una API", "ha reescrito código que ya estaba bien", "funciona con...
Context window as a budget you spendWhat the model actually sees versus what you think it seesCurating a repo map instead of dumping filesContext rot and why longer is not better - 225 min
Pick The Right Brain, Pay The Right Price
Elegir modelo es una decisión de ingeniería con la misma forma que elegir una base de datos o una cola: no existe la mejor opción, solo la que encaja...
Capability tiers and when a bigger model is not the answerReasoning models versus fast modelsThe latency, cost, and quality trianglePrompt caching and why request shape drives the bill - 335 min
Spec-Driven Development
La forma más rápida de sacarle código correcto a un modelo es dejar de describir lo que quieres y empezar a definirlo. Un prompt es un deseo. Una...
Writing the acceptance criteria before the promptExecutable specs as the contract with the modelSpecifying error behavior and boundaries, not just the happy pathPlan before code, and reviewing the plan instead of the diff - 435 min
Build Your Harness
Los ingenieros que sacan buenos resultados de un modelo una y otra vez casi nunca escriben mejores prompts que los demás. Lo que tienen es un...
The harness as the thing that makes good output the defaultProject rules files and what belongs in themGiving the model tools instead of instructionsSubagents and scoped delegation - 540 min
Verification Loops: Make It Prove Itself
Un modelo te dirá que su código es correcto. Ni miente ni acierta: no tiene forma de saberlo. La corrección se establece ejecutando el código contra...
Properties and invariants instead of example testsGenerated inputs find what handwritten examples missShrinking a counterexample before handing it overClosing the loop so the model checks itself - 640 min
Reading Generated Code Like A Senior
Ya sabes revisar código. Lo que cambia con el código generado es la distribución de los errores. El código humano falla donde la persona estaba...
The failure taxonomy of plausible-but-wrong codeReading the docstring and the code as two competing claimsReviewing intent and seams instead of tokensDuplication the model cannot see - 740 min
Legacy Archaeology
Entregarle a un modelo una base de código que nadie entiende y preguntarle "¿qué hace esto?" es una de las cosas más rentables que puedes hacer con...
Facts before narrative when mapping unfamiliar codeCharacterization tests that pin current behaviorDistinguishing intent from accident in old codeUsing a model to generate hypotheses, not conclusions - 840 min
Migrations At Scale
Pedirle a un modelo que cambie cuatrocientos archivos es el punto en el que la ayuda de la IA se convierte en un multiplicador de verdad o genera más...
Mechanical rewrites versus judgment callsKeeping a large migration reviewableThe escape hatch list of cases the tool refuses to touchStaging, verifying, and rolling back a wide change - 940 min
Debugging Code You Did Not Write
Depurar tu propio código empieza con una ventaja: recuerdas qué estabas intentando hacer. Depurar código generado te quita esa ventaja por completo y...
Hypothesis-driven debugging instead of guess-and-patchDeterministic reproduction before diagnosisShrinking to the smallest failing inputBisecting a change set and reading the fix for scope - 1040 min
The Security Model Of An Agent
Un agente con herramientas es un programa que toma instrucciones de un texto y actúa sobre tus sistemas. Parte de ese texto es tuyo. Otra parte llega...
Prompt injection as a structural property, not a model bugThe lethal trifecta of private data, untrusted content, and exfiltrationBlast radius, allowlists, and approval gatesGenerated code risks: secrets, dependencies, and licence provenance - 1130 min
AI On A Team
Las ganancias de productividad individuales que trae la IA son reales, y no se convierten automáticamente en ganancias de productividad para el...
Review capacity as the real bottleneckShared conventions and rules files as team artifactsWhat review bots and CI agents are good and bad atMeasuring impact without gaming the metric - 1235 min
Judgment: Knowing When Not To
Todas las lecciones anteriores han tratado de hacer esto bien. Esta trata de la decisión que viene antes de todas ellas, y la que con más...
The cases where reaching for a model is the wrong callUnderstanding as the thing you are actually paying forDeliberate practice and skill maintenancePutting the whole method together on one change
Aprende Vibe Coding: Advanced Engineering en tu idioma
Cada lección, examen y respuesta del tutor aparece en tu idioma. El tutor de IA responde en el idioma en que le hablas.